基于多尺度编码-解码神经网络的图像去雾算法

王勇, 边宇霄, 李新潮, 徐椿明, 彭刚, 王继奎

吉林大学学报(工学版) ›› 2024, Vol. 54 ›› Issue (12) : 3626-3636. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231030

基于多尺度编码-解码神经网络的图像去雾算法

  • 王勇, 边宇霄, 李新潮, 徐椿明, 彭刚, 王继奎
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摘要

针对有雾的场景中图像采集系统采集到的图像会出现细节缺失、色彩暗淡、亮度降低的问题,在一体化去雾网络(AOD)理论的基础上提出一种多尺度编码-解码神经网络(MSAOD)模型进行图像去雾。本文网络模型分为3个模块:(1)预处理模块,将输入图像分为2部分进行预处理;(2)主干模块,通过多尺度编码器-解码器对第1部分的输出进行特征提取;(3)后处理模块,对特征图进行映射操作。通过训练得到去雾图像,实验结果表明,本文方法要优于主流的深度学习和传统方法的图像去雾效果,去雾后的图像在细节、色彩和亮度等方面都有所优化。

关键词

数字图像处理 / 图像去雾 / 大气散射模型 / 深度学习 / 多尺度网络

中图分类号

TP391.41 / TP183

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王勇, 边宇霄, 李新潮, 徐椿明, 彭刚, 王继奎. 基于多尺度编码-解码神经网络的图像去雾算法. 吉林大学学报(工学版). 2024, 54(12): 3626-3636 https://doi.org/10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231030

基金

吉林省科技厅重点研发项目(20230201043GX)

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